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基于视觉感知和自然场景统计的图像质量评价方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
注释表第12-15页
缩略词第15-17页
第一章 绪论第17-29页
    1.1 研究背景和意义第17页
    1.2 图像质量评价概述第17-19页
        1.2.1 主观图像质量评价第18页
        1.2.2 客观图像质量评价第18-19页
    1.3 客观图像质量评价国内外发展现状第19-23页
        1.3.1 全参考图像质量评价第19-20页
        1.3.2 半参考图像质量评价第20-22页
        1.3.3 无参考图像质量评价第22-23页
    1.4 客观图像质量评价方法性能验证第23-27页
        1.4.1 性能验证指标第23-25页
        1.4.2 性能验证数据库第25-27页
    1.5 论文主要工作及组织结构第27-29页
        1.5.1 论文的主要工作第27页
        1.5.2 论文的组织结构第27-29页
第二章 基于视觉感知的全参考图像质量评价第29-48页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 人类视觉系统HVS特性第30-33页
        2.2.1 HVS的生理学视觉原理第30-31页
        2.2.2 HVS的心理学感知特性第31-33页
    2.3 基于视觉感知特性的图像区域分割模型第33-37页
        2.3.1 HVS对不同图像区域的感知区别第33-35页
        2.3.2 基于视觉感知的图像区域分割模型第35-37页
    2.4 基于视觉感知的全参考图像质量评价指标第37-39页
        2.4.1 方向性CSF掩模第37-38页
        2.4.2 基于视觉感知的分割加权信噪比指标第38-39页
    2.5 实验结果与分析第39-47页
        2.5.1 SWSNR指标的主观一致性第39-41页
        2.5.2 不同全参考客观图像质量评价方法的主观一致性比较第41-47页
    2.6 本章小结第47-48页
第三章 基于视觉互信息的混合失真图像全参考质量评价第48-62页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 单失真和混合失真图像比较第49-50页
    3.3 图像信息熵及互信息第50-51页
    3.4 基于视觉互信息的混合失真图像全参考质量评价指标第51-56页
        3.4.1 可控金字塔分解和CSF滤波第52-53页
        3.4.2 图像子带分块处理第53页
        3.4.3 GSM模型和图像失真模型第53-55页
        3.4.4 视觉失真模型第55页
        3.4.5 混合失真图像评价指标第55-56页
    3.5 实验结果与分析第56-61页
        3.5.1 实验参数设置第57页
        3.5.2 MD-IQA指标的主观一致性第57-58页
        3.5.3 不同全参考方法对于混合失真图像的主观一致性比较第58-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第四章 基于AdaBoost_BP神经网络的小波域无参考图像质量评价第62-83页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 图像自然场景统计特征第63-65页
    4.3 提取图像小波域自然场景统计特征第65-70页
        4.3.1 基于小波子带系数分布确定图像失真类型第65-66页
        4.3.2 基于小波子带系数分布确定图像失真程度第66-67页
        4.3.3 提取图像小波域自然场景统计特征第67-70页
    4.4 提取图像小波域信息熵特征第70-73页
        4.4.1 图像小波域二维局域熵分布第70-71页
        4.4.2 基于二维局域熵确定图像的失真类型及程度第71-72页
        4.4.3 提取图像小波域二维局域熵特征第72-73页
    4.5 基于AdaBoost_BP神经网络的小波域无参考图像质量评价方法第73-76页
        4.5.1 WABNN方法的实现步骤第74页
        4.5.2 AdaBoost_BP神经网络图像质量评分器和图像失真分类器第74-76页
    4.6 实验结果与分析第76-82页
        4.6.1 评价数据库预处理第76-77页
        4.6.2 WABNN方法的主观一致性第77-79页
        4.6.3 不同无参考图像质量评价方法的主观一致性比较第79-82页
    4.7 本章小结第82-83页
第五章 总结与展望第83-85页
参考文献第85-90页
致谢第90-91页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第91页

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